天津市交通指數及其在雙限政策評估中的應

(天津市交通規劃研究中心，天津300201)

0 引言

基于出租汽車浮動車大數據研制道路交通運行指數，以彌補傳統綜合交通調查(5～10年一次)難以有效掌握城市交通運行規律的不足，是當前城市交通非常重要的基礎性研究工作。目前開展交通指數研制并對外發布的公司或城市主要有荷蘭TomTom公司交通指數(traffic index)、高德軟件有限公司擁堵延時指數、北京市交通擁堵指數、上海市道路交通指數、深圳市道路交通運行指數等。上述交通指數直觀反映交通擁堵程度，動態跟蹤道路交通運行規律，在交通政策、規劃、建設與管理等方面發揮重要作用。由于指數在計算方法、樣本規模、擁堵界定等方面的差異，不同交通指數均有其應用局限性。

為優化城市交通環境，緩解交通擁堵狀況，改善空氣環境質量，實現機動車保有量的合理有序增長，天津市自2013年12月16日起實施機動車牌照無償搖號與有償競價相結合的限牌措施(以下簡稱“機動車限購”)，自2014年3月1日起實施機動車尾號限行措施(以下簡稱“機動車限行”)，成為中國繼貴陽市之后第二個同時實施雙限政策的大城市，引發了各方高度關注。為科學評估雙限政策實施效果，天津市亟須借鑒現有交通指數經驗，提出符合自身實際情況的交通指數，以直觀反映雙限政策實施前后的交通運行特征。

1 研究目標與思路

1.1 研究目標

現有交通指數的功能主要包括交通政策評估、交通規劃研究、交通擁堵排查、交通出行誘導四個方面(見表1)。不同功能對應的主要服務對象、路網分析范圍、所需基礎數據均不一樣。

目前，天津市僅4 000輛出租汽車安裝了GPS設備，且規劃部門獲取的數據為歷史數據。雙限政策評估是當前研究最急迫的需求，故此次交通指數研究的目標主要為服務宏觀層面交通政策評估以及交通規劃研究。

1.2 研究思路

交通指數主要分兩類：一類主要反映道路實際行程時間與自由流狀態下道路行程時間的比值，即出行時間延誤，該類指數以TomTom公司交通指數[2]及高德擁堵延時指數[3]為代表；另一類將道路平均車速作為基本參數，結合其他交通運行參數對道路交通運行狀態進行判斷，并將其標準化為指數，以更加直觀易懂的方式反映交通擁堵程度，該類指數以北京(2011年)[4]、上海(2013年)[5]、深圳(2012年)[6]等市的交通指數為代表。

從現有計算方法及狀態劃分看(見表2)，交通指數具有如下特點：1)出行時間延誤由于具有概念清晰明確的特點，成為交通指數的關鍵參數，如TomTom公司的交通指數、高德擁堵延時指數、深圳市道路交通運行指數。2)北京、上海、深圳等市的交通指數有明確的交通運行狀態劃分，更加直觀易懂，且能反映各自城市的交通運行特點；但在交通運行狀態劃分和指數標準化過程中，依據某一城市的特點及其自身推行的交通運行狀態劃分方法，通過大量實地調查以及各自掌握的基礎數據(如車公里)進行參數標定和加權得到的交通指數既不能與其他城市的交通指數進行橫向比較，也不能直接在其他城市推廣應用。

借鑒現有交通指數發展經驗，基于交通指數研究目標，天津市交通指數研究的主要思路(見圖1)如下：1)鑒于出租汽車浮動車樣本量有限，首先需要確定分析范圍和對象，以達到宏觀層面交通政策評估以及交通規劃研究的精度要求；2)在指數類型選擇上，標準化的指數比直接采用出行時間延誤指數更為直觀易懂，可為決策提供更為直觀的分析數據，更好地實現研究目標；3)以實際擁堵感受為中心，選取合理的參數并通過嚴謹的交通調查進行參數標定，使標準化后的指數符合天津市城市交通擁堵特點和大眾實際感受。在關鍵參數選擇上，出行時間延誤無疑成為反映出行擁堵感受的最佳參數，路段期望車速也被作為計算出行時間延誤的重要參數。

表1 交通指數主要功能分析Tab.1 Functions demonstration of the traffic index

表2 交通指數劃分Tab.2 Classifications of the traffic index

圖1 天津市交通指數計算框架Fig.1 Development framework of Tianjin traffic index

表3 調查路段信息Tab.3 Introduction of surveyed road sections

表4 道路車速精度與樣本量的關系Tab.4 The relationship between the speed detection accuracy and sample size

2 關鍵技術

2.1 車速精度分析

出租汽車樣本量與車速精度緊密相關。北京市的經驗表明，路段樣本量少于3，結果值可信度低；樣本量3～9，可信度中等；樣本量大于10，可信度較高[7]。考慮到天津市出租汽車浮動車樣本量僅為4 000，總量偏少，因此有必要基于天津市實際路況開展針對性調查，驗證基于出租汽車浮動車GPS數據計算得到車速的精度。

調查選取一條快速路及兩條主干路(見表3)。調查日期為2012年8月2日，調查時間為早晚高峰時段(7:00—9:00，16:00—18:00)，調查方法為車牌法，調查主要目的為獲取路段的實際車速，以驗證浮動車車速的精度。調查結果表明：

1）出租汽車樣本數量越多，車速精度越高。當樣本達到3個及以上時，計算得到的快速路及主干路平均車速趨于穩定。當快速路樣本不少于3個、主干路樣本不少于4個時，車速誤差小于5%，達到較高精度(見表4)。

2）表5列出早晚高峰5 min典型時段的路段樣本量覆蓋率。快速路、主干路、次干路能滿足3個及以上樣本量的路段比例分別為72%，80%，31%，主干路及快速路覆蓋率較高，但次干路覆蓋率較低，難以滿足分析要求。

基于上述調查結果，結合天津市實際情況將交通指數分析研究的對象確定為快速路和主干路，分析間隔為5 min，車速精度可達到中等可信度。如表6所示，樣本量由核心區向外圍區成倍減少，說明出租汽車車速的精度按圈層不斷降低。

2.2 路段期望車速選取

為計算出行時間延誤以反映交通擁堵情況，需確定能反映道路設施實際通過能力且延誤較小狀態下的理想車速。由于自由流車速不考慮信號燈控制延誤，無法反映城市道路設施的實際通過能力，因此文獻[8]在深圳市采用期望車速作為參照反映路段在不同交通量情況下的延誤，同時選取3:00—4:00的車速均值作為期望車速。

期望車速是指在天氣良好、交通量較小情形下的實際車速，且考慮交叉口間距和信號控制等產生的延誤，是能夠反映道路設施實際通行能力、具有穩定性的交通參數。基于該定義，選取全年交通量最小情形下的路段平均速度作為路段期望車速。從天津市各月交通運行情況看，春節假期前后交通量最小，是全年交通最暢通的時期；從全天的交通運行情況看，在交通信號大部分正常開啟時段，6:00—7:00交通量相對較小，且視線條件相對較好，因此選取春節期間6:00—7:00的路段浮動車速度作為期望車速。圖2展示了被調查路段的期望車速。經分析，快速路期望車速范圍為60～100 km·h-1；主干路期望車速范圍為30～60 km·h-1。

2.3 指數標準化分析

指數標準化主要是以調查獲取出行者日常出行的擁堵感受和擁堵承受能力與出行延誤之間的定量關系為基礎，將出行延誤轉化為標準化交通指數的過程。

擁堵感受調查對象為居住在本市、以駕駛或乘坐小客車為主要出行方式的人群，調查時間為高峰通勤時間，調查范圍為中心城區。調查內容主要包括：1)出行的基本屬性，包含出行目的、出行方式、出行時耗、出行起訖點等，以了解出行基本信息；2)居民出行時耗以及擁堵感受等信息，以獲取居民不同出行時耗對應的擁堵感受。調查共回收有效問卷540份。

圖2 期望車速空間分布Fig.2 Spatial distribution of expected vehicle speeds

表5 早晚高峰5 min典型時段不同等級路段樣本覆蓋率Tab.5 Sample coverage at various levels of road sections in a 5 min interval during the morning and evening peak periods %

表6 早晚高峰5 min典型時段各區域樣本量Tab.6 Sample sizes at regional level in a 5 min interval during the morning and evening peak periods

表7 調查結果對比Tab.7 Comparison between two survey results

資料來源：文獻[1]。

表8 不同交通運行狀態對應的交通指數和出行延誤比閾值區間Tab.8 The critical traffic index and traffic delay ratio to various types of traffic status

調查得到的主要出行指標(見表7)均與2011年天津市第四次綜合交通調查基于家工作出行得到的指標接近，表明此次調查的樣本具有較強代表性。

調查將交通運行狀態劃分為5個等級：非常暢通、基本暢通、輕微擁堵、中度擁堵、嚴重擁堵，對應的交通指數分別為[0,20)，[20,40)，[40,60)，[60,80)，[80,100)。將調查得到的理想出行時耗作為分母，以居民各種感受對應的實際出行時耗作為分子，計算得到出行延誤比，同時調查得到該比值對應的交通擁堵感受。將不同交通擁堵感受對應的出行延誤比作為不同交通運行狀態轉換的臨界值，從而得到不同交通運行狀態對應的出行延誤閾值區間(見表8)。例如，出行延誤比值1.45表示實際出行時間為理想出行時間的1.45倍，對應的交通狀態為基本暢通。

圖3 不同出行延誤比值對應的交通指數Fig.3 The obtained traffic indices in response to various travel delay ratios

表9 不同出行距離對應的出行延誤比閾值區間Tab.9 The critical traffic delay ratios in response to different travel distance

圖4 中心城區干路網年交通指數Fig.4 The obtained annual traffic indices of the arterial road network in the central area

假設在閾值區間內出行延誤比與交通指數呈線性關系，將臨界狀態下的各點以直線相連即得到出行延誤比與交通指數轉化關系的折線(見圖3)。

將調查對象按出行距離劃分，統計得到不同出行距離人群對應的交通運行狀態劃分閾值(見表9)。結果表明，出行距離越長的出行者各交通狀態閾值越低，相應承受的出行延誤比值越小。由于不同城市的出行距離不同，相同出行延誤下的擁堵感受也將呈現明顯差異，故不同城市的交通指數不能簡單對比。

3 交通指數在雙限政策評估中的應用

應用天津市交通指數分析2013年及2014年的交通運行特征，對天津市雙限政策的實施效果進行評估[9]。評估主要應用交通指數在時間和空間方面的分析特性，從年、月、日、小時及區域五個方面進行剖析。

3.1 年交通指數

雙限政策實施后，城市道路擁堵狀況得到有效緩解。2014年工作日干路網平均交通指數36.4，同比下降18.9%，城市交通運行狀態由2013年同期的輕微擁堵提升至基本暢通。快速路交通指數30.0，同比下降21.9%；主干路交通指數44.8，同比下降16.9%(見圖4)。

3.2 月交通指數

2013年及2014年中心城區干路網月交通指數的變化規律如圖5所示：雙限政策實施后，2014年各月交通運行狀況較2013年同期均明顯好轉，均由同期的輕微擁堵下降至基本暢通。9—12月為全年交通最擁堵的月份，且通常情況下9月份交通指數最高。1—2月春節前后為全年最暢通月份，故2013年與2014年2月的交通指數非常接近。

3.3 日交通指數

從日交通指數看，由于限行號碼的差異，不同日限行效果差異較大。根據限行前四周數據分析，星期三限行尾號為3和8的車輛時，道路交通運行狀況最好，交通指數僅為32.7，處于基本暢通狀態；星期四限行尾號為4和9的車輛時，交通指數達38.0，雖然仍處于基本暢通狀態，但道路運行狀態最差，已接近輕微擁堵的最低閾值。

3.4 小時交通指數

2013年及2014年中心城區干路網分小時交通指數呈現如下特點(見圖6)：1)2013年高峰時段交通運行狀態為輕微擁堵，2014年各時段交通運行狀態提升至基本暢通；2)2013年及2014年晚高峰交通指數均略高于早高峰交通指數，2014年早晚高峰與平峰交通指數差距同比縮小。

3.5 區域交通指數

2013年及2014年分行政區交通指數呈現如下特點(見圖7)：1)從擁堵指數的空間分布來看，和平區、河西區交通運行狀態從2013年中度擁堵改善至2014年輕微擁堵，交通指數分別為58.8和48.6，同比下降17.8%和19.5%，改善效果最為明顯；2)南開、河北、河東、西青四區的交通運行狀態從輕微擁堵改善至基本暢通；3)其他各區仍處于基本暢通狀態，但交通指數均有不同程度下降。

4 結論

天津市在充分借鑒現有不同類型交通指數成功經驗的基礎上，結合自身實際情況，通過出租汽車車速精度分析、期望車速選取、指數標準化等關鍵技術研究，提出可應用于宏觀交通政策評估和交通規劃研究的交通指數。

應用交通指數對雙限政策的評估結果表明：1)限行政策的實施大幅緩解了中心城區的交通擁堵狀況，城市交通整體運行水平由同期的輕微擁堵提升至基本暢通狀態，且越擁堵的區域與時段交通改善程度越顯著。2)與北京、廣州等城市在道路交通擁堵處于中度擁堵狀態下開始實施機動車限制政策相比，天津市在道路交通處在輕微擁堵狀態下開始實施。這一適度超前的政策取得顯著效果并得到廣泛支持。根據居民出行意愿抽樣調查結論，76%的居民支持機動車限購政策，81%的居民支持機動車限行政策。

受限于出租汽車浮動車樣本量，天津市交通指數尚難以在更大范圍、更深層次、更精細分析方面發揮交通指數的擁堵排查、出行誘導等功能。在大數據背景下，如何挖掘其他大數據源以擴大樣本量是下一階段指數研究的方向和重點。

[1]天津市城市規劃設計研究院.基于出租車GPS數據的天津交通指數研究[R].天津：天津市規劃局，2014.

[2]TomTom International BV.TomTom Traffic Index[EB/OL].2015[2015-05-01].http://www.tomtom.com/en_au/trafficindex/#/.

圖5 中心城區干路網月交通指數Fig.5 The obtained monthly traffic indices of the arterial road network in the central area

圖6 中心城區干路網分小時交通指數Fig.6 The obtained hourly traffic indices of the arterial road network in the central area

圖7 中心城區各行政區干路網年交通指數Fig.7 The obtained annual traffic indices of the arterial road network of different administrative districts appending to the central area

[3]高德交通信息事業部.中國主要城市交通分析報告[R].北京：高德軟件有限公司，2015.

[4]DB11/T 785—2011.城市道路交通運行評價指標體系[S].

[5]上海市城鄉建設和交通發展研究院.交通指數解讀[EB/OL].2011[2015-05-01].http://www.jtcx.sh.cn/zhishu/jiedu.html.

[6]深圳市交通運輸委員會.指數解讀[EB/OL].2013[2015-05-01].http://szmap.sutpc.com/conginfo.aspx.

[7]朱麗云，溫慧敏，孫建平.北京市浮動車交通狀況信息實時計算系統[J].城市交通，2008，6(1)：77-80.Zhu Liyun,Wen Huimin,Sun Jianping.Floating Car Based Real-Time-Traffic-Info Collection System in Beijing[J].Urban Transport of China,2008,6(1):77-80.

[8]呂北岳.基于浮動車的深圳市道路交通運行評價研究[D].武漢：武漢大學，2013.

[9]天津市城市規劃設計研究院.天津市城市交通發展年度報告(2014年)[R].天津：天津市規劃局，2014.